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ゼロからまなぶ統計学(Python)

機械学習
決定木とアンサンブル学習

日時: 2019年5月31日(金)午前9時00分〜午後1時00分
会場: 金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
(東京都中央区日本橋茅場町1-10-8)
受講費: 34,800円(お二人目から29,000円)
(消費税、参考資料を含む)

講師 森谷博之(もりやひろゆき)氏
Quasars22 Private Limited(Singapore)
Director,MBA,MBA,MSc,
中央大学商学研究科兼任講師
中央大学企業研究所客員研究員

 機械学習が大変注目を集めています。しかし、便利なツールであるScikit-learnはブラックボックス化されています。ソースコードは公開されていますが、読むのはしんどいものです。そこで、最も使い勝手の良い決定木を用いて、一からプログラムを構築していきます。その過程で機械学習の流儀を学んで、Scikit-learnへの抵抗感を和らげ学習の速度を加速します。

1.決定木のプログラミング 9:00-10:20
Pythonを用いて決定木をプログラミング

2.決定木、ランダムフォレスト、バギング、アダブースト 10:30-11:40
Scikit-learnを用いて、より詳しく仕組みを理解
  
3.アンサンブル学習と評価方法 11:50-13:00
アンサンブル学習法とROC曲線、AUC(曲線下面積)、行動行列の理解

■本セミナーに参加して修得できること
機械学が役に立つ、立たない場面の区別がつき、基本的分析手法がわかり、どの場面でどの手法が役立つかを理解できます。演習を多く取り入れ、理解の向上に努めます。機械学習の抵抗感をなくし、学習の速度を加速します。

■受講対象者
機械学習に関して「初心者」の方を対象としています。機械学習が日々の仕事、研究に役立つのか分からない、機械学習を行いたいがどうすれば良いかわからない、部下の機械学習を理解したい方など。

■使用ソフト:Jupyter Notebook

■PCは持ち込みが原則です。ソフトは事前にPCにインストールされている必要があります。

参考文献:
Python機械学習プログラミング(インプレス)

【講師紹介】
Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第30号(2016年3月)、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第29号(2015年8月)がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」(1999、パンローリング)、「物理学者ウォール街を往く」(2005、東洋経済新報社)。

※録音・ビデオ撮影はご遠慮下さい。
主催 金融財務研究会
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